The impact of psychiatric and medical comorbidity on the risk of mortality: a population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As life expectancy increases, more people have chronic psychiatric and medical health disorders. Comorbidity may increase the risk of premature mortality, an important challenge for health service delivery. METHODS: Population-based cohort study in Ontario, Canada of all 11 246 910 residents aged ⩾16 and <105 on 1 April 2012 and alive on 31 March 2014. Secondary analyses included subjects having common medical disorders in 10 separate cohorts. Exposures were psychiatric morbidity categories identified using aggregated diagnosis groups (ADGs) from Johns Hopkins Adjusted Clinical Groups software® (v10.0); ADG 25: Persistent/Recurrent unstable conditions; e.g. acute schizophrenic episode, major depressive disorder (recurrent episode), ADG 24: Persistent/Recurrent stable conditions; e.g. depressive disorder, paranoid personality disorder, ADG 23: Time-limited/minor conditions; e.g. adjustment reaction with brief depressive reaction. The outcome was all-cause mortality (April 2014-March 2016). RESULTS: Over 2 years' follow-up, there were 188 014 deaths (1.7%). ADG 25 conferred an almost threefold excess mortality after adjustment compared to having no psychiatric morbidity [adjusted hazard ratio 2.94 (95% CI 2.91-2.98, p < 0.0001)]. Adjusted hazard ratios for ADG 24 and ADG 23 were 1.12 (95% CI 1.11-1.14, p < 0.0001) and 1.31 (95% CI 1.26-1.36, p < 0.0001). In all 10 medical disorder cohorts, ADG 25 carried significantly greater mortality risk compared to no psychiatric comorbidity. CONCLUSIONS: Psychiatric disorders, particularly those graded persistent/recurrent and unstable, were associated with excess mortality in the whole population, and in the medical disorder cohorts examined. Future research should examine whether service design accounting for psychiatric disorder comorbidity improves outcomes across the spectrum of medical disorders.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».